極客網(wǎng)·人工智能10月11日，“華為認(rèn)同：人工智能是一組技術(shù)集合，是一種新的通用目的技術(shù)（GPT）?！痹?0月10日開幕的第三屆華為全聯(lián)接大會（HUAWEI CONNECT 2018）上，華為輪值董事長徐直軍表示，“任何技術(shù)只有準(zhǔn)確的定位，才會充分發(fā)揮其價(jià)值。給人工智能技術(shù)進(jìn)行合理的定位，是我們理解和應(yīng)用此技術(shù)的基礎(chǔ)?！?br/>
在開幕主旨演講中，徐直軍指出，如同公元前的輪子和鐵，19世紀(jì)的鐵路和電力，以及20世紀(jì)的汽車、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣，華為認(rèn)同：人工智能是一組技術(shù)集合，是一種新的通用目的技術(shù)（GPT）。
加拿大學(xué)者Richard G Lipsey在其著作《經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型：通用技術(shù)和長期經(jīng)濟(jì)增長》一書中提出：社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展是靠通用技術(shù)的不斷出現(xiàn)而持續(xù)推動的。所謂通用技術(shù)，簡單理解就是要有多種用途，應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)的幾乎所有地方，并且有巨大的技術(shù)互補(bǔ)性和溢出效應(yīng)。
經(jīng)濟(jì)學(xué)家們認(rèn)為，人類發(fā)展到今天，總共有26種通用技術(shù)，人工智能就是其中一種。
徐直軍強(qiáng)調(diào)，華為之所以強(qiáng)調(diào)人工智能是一種通用技術(shù)，是期望大家重視人工智能對未來的巨大影響和價(jià)值。人工智能作為一種通用技術(shù)，不僅可以使人們以更高的效率解決已解決的問題，也可以解決很多沒有解決的問題。
他表示，“是否具備真正的人工智能思維，是否以人工智能的理念和技術(shù)解決現(xiàn)在和未來的問題，是我們能否在未來構(gòu)筑領(lǐng)先競爭力的關(guān)鍵?！?/p>
但是，AI作為一種通用技術(shù)有其獨(dú)特之處。徐直軍表示，華為在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，人工智能不但可以替代人，還能夠自動降低生產(chǎn)成本。這是人工智能與信息化最大的不同，也是其最有價(jià)值的特點(diǎn)。
基于對AI是一種通用技術(shù)的認(rèn)識基礎(chǔ)，徐直軍在演講中系統(tǒng)闡述了華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略，以及發(fā)布了華為全棧全場景AI解決方案，其中包括全球首個(gè)覆蓋全場景人工智能的Ascend（昇騰）系列IP和芯片，宣告華為全面擁抱AI（參見：華為發(fā)布AI發(fā)展戰(zhàn)略和全場景全棧AI解決方案）。
與此同時(shí)，徐直軍認(rèn)為當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)存在著巨大落差。一方面論文數(shù)量、AI計(jì)劃、創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量繁多，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)行業(yè)和企業(yè)卻鮮有部署AI，AI普及率在多個(gè)行業(yè)還是個(gè)位數(shù)。鑒于此，徐直軍為要從技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)這三個(gè)方面進(jìn)行主動的變革，并分享了華為洞察的十個(gè)有關(guān)人工智能技術(shù)、人才和產(chǎn)業(yè)的重要變革方向。
改變之一：縮短訓(xùn)練模型的時(shí)間
按照目前的技術(shù)水平，訓(xùn)練某些復(fù)雜模型時(shí)往往需要數(shù)天甚至數(shù)月，而成功的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)往往需要多次迭代，這種訓(xùn)練速度嚴(yán)重制約了應(yīng)用創(chuàng)新。我們認(rèn)為，未來模型的訓(xùn)練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內(nèi)完成。
改變之二：充裕經(jīng)濟(jì)的算力
算力是AI的基礎(chǔ)，但目前的算力非常昂貴，是一種稀缺資源。如果說算力的進(jìn)步是當(dāng)下AI大發(fā)展的主要驅(qū)動因素，那么，算力的稀缺和昂貴正在成為制約AI全面發(fā)展的核心因素。
我們認(rèn)為，算力應(yīng)該是充裕且經(jīng)濟(jì)的，并且這種需求應(yīng)該盡快實(shí)現(xiàn)。
改變之三：人工智能要適應(yīng)任何部署場景
混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務(wù)的主要模式，當(dāng)前的AI主要在云，少量在邊緣，與企業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)境的結(jié)合有待進(jìn)一步深入。
我們認(rèn)為，未來AI將無處不在，要能夠部署在任何場景，并確保用戶隱私得到尊準(zhǔn)和保護(hù)。
改變之四：更高效更安全的算法
算法是推動AI發(fā)展的另一個(gè)主要動力，但目前運(yùn)用的主要算法多誕生于1980年代。隨著AI的廣泛普及，這些算法的不足愈發(fā)明顯。
我們認(rèn)為，未來的算法，要能夠基于更少的數(shù)據(jù)需求，即數(shù)據(jù)高效。也要能夠基于更低的算力和能耗，即能耗高效。同時(shí)要解決自身的安全問題，并實(shí)現(xiàn)可解釋…等等，這都是AI全面發(fā)展的重要技術(shù)基礎(chǔ)。
改變之五：更高的自動化水平
今天的人工智能，自身還需要大量的人工，特別是在數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)，今天甚至還誕生了一個(gè)新的職業(yè)叫“數(shù)據(jù)標(biāo)注師”。有人調(diào)侃說，今天的人工智能，是沒有“人工”就沒有“智能”。
我們認(rèn)為，應(yīng)該大大提升AI自身的自動化水平，比如在數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)獲取，特征提取，模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，要實(shí)現(xiàn)自動化或半自動化。
改變之六：模型要面向?qū)嶋H應(yīng)用
2018年6月，伯克利大學(xué)的助理教授 Benjamin 等發(fā)表了一篇題目奇怪的論文--《CIFAR-10分類器能否泛化到CIFAR-10？》
該論文指出，在CIFAR-10分類器上測試準(zhǔn)確度出色的模型算法，卻在作者創(chuàng)建的與CIFAR-10非常接近的另一測試集上出現(xiàn)了偏差，分類識別準(zhǔn)確率下降了5-15個(gè)百分點(diǎn)不等。這也就意味著，這個(gè)模型算法的可用度大幅度下降。
由此，可見當(dāng)前很多優(yōu)秀的模型算法，更多的是“考試”優(yōu)秀，還未達(dá)到“工作”優(yōu)秀。
我們認(rèn)為，未來的模型必須實(shí)現(xiàn)工業(yè)級的優(yōu)秀，即滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，而不僅僅滿足于測試集上“考試”優(yōu)秀。
改變之七：模型更新
模型的準(zhǔn)確率并非是一成不變的，而是會隨著數(shù)據(jù)分布、應(yīng)用環(huán)境和硬件環(huán)境的變化而變化，始終保持準(zhǔn)確率在期望的范圍內(nèi)對于企業(yè)應(yīng)用是必須的。但目前的模型更新是非實(shí)時(shí)的，依賴人工周期性的更新，因此是一個(gè)半開環(huán)的系統(tǒng)。
我們認(rèn)為，未來的模型要能及時(shí)適應(yīng)各種變化，實(shí)時(shí)更新，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)，保證企業(yè)AI應(yīng)用始終處于最佳狀態(tài)。
改變之八：人工智能要多技術(shù)協(xié)同
每一個(gè)通用目的技術(shù)，只有與其它技術(shù)充分協(xié)同配合，才能發(fā)揮到極致，創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。AI也不例外，但在目前我們探討AI時(shí)，更多的是僅僅聚焦AI本身。
我們認(rèn)為，AI需要與云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫…等技術(shù)充分協(xié)同，如此才能發(fā)揮更大價(jià)值。
改變之九：人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能
今天，AI還是一項(xiàng)只有具備高級技能的專家才能完成的工作，成熟、穩(wěn)定、完善的自動化工具還比較缺乏，獲得一個(gè)AI模型還是一個(gè)非常復(fù)雜，耗時(shí)耗力的事情。
我們認(rèn)為，應(yīng)該有一站式平臺，提供必需的自動化工具，讓AI應(yīng)用開發(fā)更容易，更快捷。從而，使AI成為所有應(yīng)用開發(fā)者甚至所有ICT技術(shù)從業(yè)人員的一項(xiàng)基本技能。
改變之十：以AI的思維解決AI的人才短缺
AI人才的短缺，特別是數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺乏，一直是業(yè)界顧慮較多的一個(gè)制約因素。而且我們認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)家將永遠(yuǎn)是稀缺的。
解決之道應(yīng)該是，以AI的思維解決AI的人才短缺。通過著力發(fā)展智能化、自動化、簡單易用的AI平臺和工具服務(wù)，以及提供培訓(xùn)教育，培養(yǎng)大量的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師，使他們能完成大量基本的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作。
通過這些大量的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家和各領(lǐng)域?qū)＜蚁嗷ヅ浜系奶菪谓Y(jié)構(gòu)，來解決AI人才稀缺問題。
徐直軍最后總結(jié)，“這十個(gè)改變，一定不是AI技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全部，但都是未來發(fā)展的重要基礎(chǔ)?！?/p>
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